KMeans聚类算法KMeans聚类：KMeans单词—-K(K个聚类中心)+Means(根据均值迭代聚类中心) KMeans聚类算法是一种经典的聚类方法，属于无监督学习。它的主要目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。 K-Means算法的思想: 对给定的样本集，用欧氏距离(向量)作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度...

快速排序​ 快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，由英国计算机科学家托尼·霍尔（Tony Hoare）在1960年提出。它采用分治法（Divide and Conquer）的策略来把一个序列分为较小和较大的两个子序列，然后递归地排序两个子序列。 快速排序的步骤： 选择基准值（Pivot）：从数组中选择一个元素作为基准值，通常选择第一个元素、最后一个元素、中间元素或随机元素...

​ 算法复杂度是衡量算法性能的一个重要指标，它描述了算法执行所需时间和资源（通常是计算步骤数或内存使用量）与输入数据规模的关系。算法复杂度通常用大O符号（Big O notation）来表示，最常见的是时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度​ 算法的时间复杂度是指算法在执行时所需的时间与输入数据规模之间的关系。它是衡量算法效率的一个重要标准。 常见的时间复杂度类别 常数时间复杂度 - O(...